一种全局LBF主动轮廓模型

LBF模型的能量函数对于水平集函数是非凸的,从而导致应用LBF模型分割的最终结果对水平集函数的初始化非常敏感。通过凸化LBF模型的能量函数,提出一种全局的LBF模型(GLBF)。该模型针对水平集函数是凸的,从而可以通过任意初始化水平集函数得到全局最优解。此外,该模型不必重新初始化水平集函数为符号距离函数,从而极大地提高运算效率。对灰度不均匀医学图像的分割结果表明,GLBF模型对水平集函数的初始化不敏感,优于传统的LBF模型以及目前具有代表性的LIF模型。     

基于语义拼写理解和门控注意力机制的不良言论检测

如何自动检测网络传播的不良言论信息是自然语言处理研究领域的热门研究内容之一。针对不良言论中语义表达和拼写习惯的特点,提出一种基于语义拼写理解和门控注意力机制的不良言论检测方法。该方法采用自注意力机制获取文本的语义特征,采用卷积神经网络提取文本的拼写特征,采用前期特征融合和门控注意力机制相结合的方式融合语义和拼写特征。在两个公共数据集上的实验结果表明,提出的模型能够有效地提取不良言论的语义特征,提高不良言论检测的性能。     

连续油管作业在深部煤系气井压裂返排砂堵中的应用

为解决深部煤系气井压裂返排过程中存在的砂堵问题,经过充分调研、现场分析,提出改变常规修井作业方式采用连续油管解决砂堵的方法。该方法已在石西煤系气井开采现场进行实践,成功将SX-012井压裂过程中造成的砂堵解除,并取得了良好的产气效果,可推广应用于解决深部气井开发过程中砂堵遇阻问题。     

基于多层次语义特征的英文作文自动评分方法

作文自动评分（AES）技术能够自动地对作文进行分析和评分,其已成为自然语言处理技术在教育领域应用的热点研究问题之一。针对目前AES方法割裂了深层和浅层语义特征,忽视了多层次语义融合对作文评分影响的问题,提出了一种基于多层次语义特征的神经网络（MLSF）模型进行AES。首先,采用卷积神经网络（CNN）捕获局部语义特征,并采用混合神经网络捕获全局语义特征,以从深层次获取作文的语义特征;其次,利用篇章级的作文主题向量来获取主题层特征,同时针对深度学习模型难以挖掘的语法错误和语言丰富程度特征,构造了少量人工特征以从浅层获取作文的语言学特征;最后,通过特征融合对作文进行自动评分。实验结果表明,所提出模型在Kaggle ASAP竞赛公开数据集的所有子集上性能均有显著提升,该模型的平均二次加权的卡帕值（QWK）达到79.17%,验证了该模型在AES任务中的有效性。     

基于局部区域拟合模型的磁共振图像分割与偏移估计算法

磁共振(MR)图像的灰度通常是不均匀的,这种不均匀性是由于成像设备的缺陷导致产生了一种光滑的偏移场.一般的基于灰度统计特性的分割算法都是假设目标区域和背景区域图像的灰度分别是一致的,因此该类算法不能很好地应用于磁共振图像的分割.提出一种基于局部拟合模型的磁共振图像分割与偏移估计算法:利用图像的局部区域的灰度特性建立恢复...     

RSS软件建模分析

UML统一建模语言语义丰富、直观易懂,而且与具体的实现过程无关,适用于任何过程的建模。本文以RSS阅读器为例,详细阐述了如何利用UML建模语言完成需求建模和系统建模的方法,并介绍了其具体实现过程。     

抗逆基因本体库管理平台建模分析与设计

为了解决本地生物抗逆基因数据自动获取以及生物抗逆基因数据库资源管理及检索的需求,在已有的通用公共数据库资源数据的抗逆基因数据库数据模型基础上进一步扩充,实现抗逆基因资源数据的多样化检索与管理。采用UML建模语言中的用例图进行需求建模,类图进行数据建模,以及顺序图进行业务建模,完成抗逆基因管理系统的分析与设计。     

面向中亚的大学汉语辅助学习软件设计与教学应用

随着中国国际地位的提高,汉语在与中亚各国的交流中的交际价值得到凸显,世界上很多实体学校和教育机构在开展汉语教学,但外派汉语教师困难及海外本土教师自身汉语水平及发音问题,成为制约汉语学习发展的重要因素。针对这些问题,本文设计并开发了面向中亚的大学汉语辅助学习软件,利用HTML5Plus、MUI框架、百度语音合成等技术,利用移动学习的特点,为汉语学习者提供课文朗读、课文跟读、单词学习等功能模块进行汉语学习,并且利用课程资源云平台及时更新课程资源,克服了许多软件存在的课程资源不可更新的缺点。此软件的开发应用,缓解了中亚各国汉语教师匮乏的问题,提高了学习者的学习效率与汉语教学质量,有利于汉语在中亚各国的传播。     

基于发布/订阅模型的异构网络数据交换方法

消息数据高效传输是混合式网络的一个研究重点. 发布/订阅模型实现了消息发布者和消息订阅者之间解耦的消息传递模式, 适用于混合网络之间的消息数据传输. 通过将发布/订阅模型应用于消息数据交换, 规范了消息数据的格式, 实现了对各类通信设备的灵活管理以及基于消息内容的动态数据路由; 并利用一种基于循环调度的动态负载均衡算法, 对低速率网络和高速率网络之间的性能进行合理调度, 提高了低速率网络的性能. 模拟实验结果表明, 在混合式网络中发布/订阅模型能实现可靠的消息数据交换, 在负载平衡算法下性能更好.